（附源码）基于j2ee+mysql的基于AI的个性化家纺推荐实现

本项目为基于j2ee+mysql的基于AI的个性化家纺推荐【源码+数据库+开题报告】基于j2ee+mysql的基于AI的个性化家纺推荐设计课程设计基于j2ee+mysql的基于AI的个性化家纺推荐研究与实现课程设计j2ee+mysql的基于AI的个性化家纺推荐源码基于j2ee+mysql的基于AI的个性化家纺推荐设计与实现课程设计web大作业_基于j2ee+mysql的基于AI的个性化家纺推荐设计与实现。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化社会的快速发展背景下，基于AI的个性化家纺推荐作为JavaWeb技术的重要应用，日益凸显其在企业级解决方案中的核心地位。本文旨在探讨和实现一个基于JavaWeb的基于AI的个性化家纺推荐系统，以提升业务处理效率和用户体验。首先，我们将阐述基于AI的个性化家纺推荐的背景及意义，分析现有问题；接着，深入研究相关技术，如Servlet、JSP和Hibernate等；然后，设计并实现基于AI的个性化家纺推荐系统的架构，包括前端界面和后端逻辑；最后，通过测试验证系统的功能性和稳定性。此研究旨在为基于AI的个性化家纺推荐的开发提供实践参考，推动JavaWeb技术在实际项目中的创新应用。

基于AI的个性化家纺推荐系统架构图/系统设计图

基于AI的个性化家纺推荐技术框架

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种核心技术，它将Java语言集成到HTML文档中，实现服务器端的脚本执行。当用户请求JSP页面时，服务器会首先解析其中的Java代码，并将其结果转化为标准的HTML格式，随后将静态和动态结合的HTML内容传送给浏览器。这种机制使得开发者能够便捷地开发出具备丰富交互性的Web应用。在JSP的背后，Servlet扮演了关键角色，它们构成了JSP的基础架构。实际上，每一个JSP页面在运行时都会被转化并编译为一个Servlet实例，通过Servlet规范来高效处理HTTP请求并构造相应的响应内容。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在同类系统中占据显著地位。它以简洁的翻译——“关系数据库管理系统”为人所知，以其特有的优势赢得了极高的流行度。相较于Oracle和DB2等其他知名数据库，MySQL显得更为轻量且高效。尤其值得一提的是，它在实际租赁场景中的适用性，由于其低成本和开源的特性，MySQL成为了本次毕业设计的理想选择。这些因素共同构成了选用MySQL的主要考量。

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语种，其独特之处在于既能支持桌面应用的开发，也能胜任Web环境下的程序构建。如今，Java常被选作后端技术栈，以支撑各种应用程序的高效运行。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是数据存储的抽象概念，通过操作变量来管理内存。这一特性间接增强了Java程序的安全性，因为它能防止病毒直接攻击由Java编写的程序，从而提升了程序的健壮性。 Java还具备强大的动态执行特性，其类库不仅包含基础类，还能被开发者根据需求进行扩展和重写。这种灵活性使得Java能够实现丰富的功能，并鼓励代码复用。开发者可以封装一些功能模块，当其他项目需要这些功能时，只需简单引入并调用相应的方法，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server架构，它与传统的C/S架构形成对比，主要特点是用户通过Web浏览器即可与服务器进行交互。这种架构模式在现代社会中广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，B/S架构极大地简化了软件开发流程，因为它允许开发者集中精力于服务器端的编程，而客户端仅需具备基本的网络浏览功能。这降低了对用户设备的硬件要求，用户无需购买高性能计算机，只需一个能上网的浏览器，从而显著节省了成本。其次，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了更好的数据安全保护。用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息和资源，增强了系统的可访问性和灵活性。从用户体验角度来看，用户已习惯于使用浏览器浏览各类信息，若需要安装多个专用软件来访问特定内容，可能会引起用户的反感和不信任。因此，考虑到易用性和成本效益，采用B/S架构作为设计方案能够满足实际需求。

MVC（Model-View-Controller）架构模式是一种常用于构建应用程序的组织结构方法，旨在优化代码的管理和不同功能模块的隔离。该模式确保了软件的高可维护性和可扩展性。模型（Model）承担着应用程序的核心数据处理任务，封装了业务逻辑和数据操作，与用户界面保持独立。视图（View）是用户与应用交互的界面展示层，它以适当的形式（如GUI、网页或命令行）呈现由模型提供的数据，并响应用户的交互。控制器（Controller）作为中介，接收用户的输入，协调模型和视图的交互，根据用户请求调用相应的模型函数，并指示视图更新展示。通过MVC模式，关注点得以有效分离，从而提升代码的可读性和可维护性。

基于AI的个性化家纺推荐项目-开发环境

DK版本：1.8及以上

数据库：MySQL

开发工具：IntelliJ IDEA

编程语言：Java

服务器：Tomcat 8.0及以上

前端技术：HTML、CSS、JS、jQuery

运行环境：Windows7/10/11,Linux/Ubuntu,Mac

基于AI的个性化家纺推荐数据库表设计

用户表 (AI_user)

字段名	数据类型	描述
id	INT	用户唯一标识符，主键
username	VARCHAR(50)	用户名，用于基于AI的个性化家纺推荐登录
password	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于AI的个性化家纺推荐身份验证
email	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的个性化家纺推荐通信和找回密码
created_at	TIMESTAMP	用户创建时间
updated_at	TIMESTAMP	用户信息最后更新时间

日志表 (AI_log)

字段名	数据类型	描述
id	INT	日志唯一标识符，主键
user_id	INT	关联的用户ID
action	VARCHAR(50)	在基于AI的个性化家纺推荐中执行的操作类型
description	TEXT	操作描述，记录基于AI的个性化家纺推荐中用户的行为详情
timestamp	TIMESTAMP	日志记录时间

管理员表 (AI_admin)

字段名	数据类型	描述
id	INT	管理员唯一标识符，主键
username	VARCHAR(50)	管理员用户名，用于基于AI的个性化家纺推荐后台管理
password	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于AI的个性化家纺推荐后台身份验证
created_at	TIMESTAMP	管理员账号创建时间
updated_at	TIMESTAMP	管理员信息最后更新时间

核心信息表 (AI_core_info)

字段名	数据类型	描述
id	INT	核心信息唯一标识符，主键
info_key	VARCHAR(50)	信息键，对应基于AI的个性化家纺推荐中的配置项
info_value	TEXT	信息值，存储基于AI的个性化家纺推荐的配置内容
description	VARCHAR(200)	关键信息描述，说明该配置在基于AI的个性化家纺推荐中的作用和意义
created_at	TIMESTAMP	信息添加时间
updated_at	TIMESTAMP	信息最后更新时间

基于AI的个性化家纺推荐系统类图

基于AI的个性化家纺推荐前后台

基于AI的个性化家纺推荐前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的个性化家纺推荐后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的个性化家纺推荐测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的个性化家纺推荐测试用例

序号	测试编号	测试目标	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	TC001	基于AI的个性化家纺推荐登录功能	正确用户名、密码	登录成功界面	-	PASS/FAIL
2	TC002	错误用户名登录	错误用户名	登录失败提示	-	PASS/FAIL
3	TC003	无密码登录尝试	正确用户名，空密码	密码错误提示	-	PASS/FAIL
4	TC004	基于AI的个性化家纺推荐数据添加	新增基于AI的个性化家纺推荐数据	数据成功添加通知	-	PASS/FAIL
5	TC005	缺失字段的数据添加	部分字段为空	错误提示，指出缺失字段	-	PASS/FAIL
6	TC006	基于AI的个性化家纺推荐搜索功能	关键词	相关基于AI的个性化家纺推荐列表	-	PASS/FAIL
7	TC007	无效关键词搜索	空或不存在的关键词	没有找到结果提示	-	PASS/FAIL
8	TC008	基于AI的个性化家纺推荐编辑功能	需要修改的基于AI的个性化家纺推荐ID和新数据	数据更新成功提示	-	PASS/FAIL
9	TC009	删除基于AI的个性化家纺推荐功能	待删除基于AI的个性化家纺推荐ID	基于AI的个性化家纺推荐删除成功提示	-	PASS/FAIL
10	TC010	已删除基于AI的个性化家纺推荐恢复	已删除基于AI的个性化家纺推荐ID	基于AI的个性化家纺推荐恢复成功提示	-	PASS/FAIL

基于AI的个性化家纺推荐部分代码实现